デュアルドップラーレーダによるトイレ内行動認識

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS6-5

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Classification of Human Behaviors in a Restroom Using Dual Doppler Radars

著者名: 津山 睦季（立命館大学）,林 空（立命館大学）,馬杉 正男（立命館大学）,佐保 賢志（富山県立大学）

著者名(英語): Mutsuki Tsuyama (Ritsumeikan University),Sora Hayashi (Ritsumeikan University),Masao Masugi (Ritsumeikan University),Kenshi Saho (Toyama Prefecture University)

要約(日本語): 近年、日本では高齢化が進行し、高齢者の事故件数が増加している。家庭内での事故発生も多く、事故を検知するための高齢者の見守り技術が注目されている。トイレのような秘匿性が高い場所では、高齢者が失神や転倒しても事故の発見に遅れ被害が悪化する可能性もあり、事故を早期に検知する必要がある。本稿では、異常検知を目的とし、2つのドップラーレーダを用いたトイレ内の行動の認識手法を提案する。その結果、２つのレーダの受信データに対して、深層学習を含む複数の機械学習を適用する方法により、異常動作を含む８種類の行動パターンを高精度で分類できることを確認した。

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